大資料：涵蓋了人們在大規模基礎上可以做的事情，通過對海量資料進行分析，來獲得巨大的產品價值和服務。
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1.資料量大：資料量達到pb，eb，zb的級別（pb=1024tb，1eb=1024pb，zb=1024eb）
2.型別繁多：檔案型別有日誌，音訊，，影視等
3.價值密度底：由於資料量大，存在干擾資料
4.處理速度快：對時效性要求高，需要實時對資料進行分析
1.資料庫挑戰：現有的資料庫不能處理，或不能快速處理，tb量級的資料更何況超過tb量級的資料。
2.實時性挑戰：由於大資料的特性，資料價值與時延掛鉤，單位時間內處理的資料越快,資料價值就越高。
3.資料運維的挑戰：資料量爆發式的增長，對資料進行,高效資料,儲存,計算帶來了挑戰。同時所需量的機械也會制約大資料的發展。
分布式：分而治之
圖靈計算
雲計算注重cpu和作業系統
注重節點的互動
確定的計算
不確定計算
最優解盡可能的解
統一排程
無集中控制，區域網偏好依附
機械的執行
有主體行為能力
可計算模型
服務計算模型
人不參與計算
人參與計算
大資料專業認知實習
深入了解專業以及行業所需人才 以資料為框架，構建虛擬環境，形成網路安全管家，也就是人工智慧。給予人工智慧一定的許可權，不定時掃瞄電腦，保證使用者個人資訊保安。另外，大型企業可以將人工智慧覆蓋整個公司，服務於所有人。例如 進入時由系統直接驗證資訊。電梯中有語音識別，只需說出樓層數就能直接送達。不僅如此...
大資料認知 軍事後勤變革的新引擎
以大資料等為核心的新一代資訊科技正在掀起一場社會 經濟和科技變革，開啟乙個全新的時代。正如 大資料時代 一書作者維克托 邁爾 捨恩伯格指出 大資料將開啟一次重大的時代轉型。就像望遠鏡讓我們感受宇宙 顯微鏡讓我們能夠觀測微生物一樣，大資料正在改變我們的生活以及理解世界的方式。軍事後勤大資料逐漸形成和應...
從大資料到認知計算，未來需要更強的計算能力
從大資料到認知計算，未來需要更強的計算能力 認知計算是ibm提出的概念，認為 認知計算 是通過與人的自然語言交流及不斷地學習，從而幫助人們做到更多的系統，是從硬體架構到演算法策略 從程式設計到行業專長等多個學術領域的結合，能夠使人們更好地從海量複雜的資料中獲得更多洞察，從而做出更為精準的決策。ibm...